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Enregistrement W3007025444 · doi:10.1038/s41396-020-0612-8

Competition experiments in a soil microcosm reveal the impact of genetic and biotic factors on natural yeast populations

2020· article· en· W3007025444 sur OpenAlexafffund
Clara Bleuven, Guillaume Nguyen, Philippe C Després, Marie Filteau, Christian R. Landry

Notice bibliographique

RevueThe ISME Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYeasts and Rust Fungi Studies
Établissements canadiensUniversité LavalPROTEO
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrocosmBiologyCompetition (biology)YeastEcologyBiotic componentNatural (archaeology)Abiotic componentGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to measure microbial fitness directly in natural conditions and in interaction with other microbes is a challenge that needs to be overcome if we want to gain a better understanding of microbial fitness determinants in nature. Here we investigate the influence of the natural microbial community on the relative fitness of the North American populations SpB, SpC and SpC* of the wild yeast Saccharomyces paradoxus using DNA barcodes and a soil microcosm derived from soil associated with oak trees. We find that variation in fitness among these genetically distinct groups is influenced by the microbial community. Altering the microbial community load and diversity with an irradiation treatment significantly diminishes the magnitude of fitness differences among populations. Our findings suggest that microbial interactions could affect the evolution of yeast lineages in nature by modulating variation in fitness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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